Big Data 2017 : 10 tendances pour l’année prochaine

La prolifération du Big Data

Face à la quantité de données toujours plus conséquente à laquelle doivent faire face les entreprises, les solutions d'analyse Big Data sont devenues cruciales. Les entreprises doivent transformer les terabytes de données inexploitées, aussi appelées Dark Data, en données utilisables pour prendre des décisions et effectuer des changements stratégiques bénéfiques.

Le Big Data pour améliorer l'expérience client

En faisant appel à des systèmes de vendeurs et en mettant à jour leurs systèmes, les entreprises peuvent améliorer l'expérience client grâce au Big Data. Analyser les données avec la flexibilité self-service permet de récupérer des informations sur les principales tendances, et éventuellement d'acquérir de nouveaux clients. Utiliser le Big Data permet de mieux comprendre sa clientèle afin d'améliorer les ventes.

Une adoption d'Hadoop plus importante

De plus en plus d'organisations vont adopter Hadoop. En réaction, les vendeurs proposeront à leur tour de nouvelles solutions Hadooop. Grâce à Hadoop, les entreprises peuvent traiter de larges quantités de données en utilisant des outils analytiques avancés pour découvrir des informations utiles et prendre des décisions pertinentes.

L'essor de l'analyse prédictive

Grâce à l'analyse prédictive, les entreprises peuvent facilement prédire les comportements et les événements pour augmenter leur rentabilité. La détection de fraude peut aussi être améliorée pour minimiser les risques et améliorer les opérations.

L'identification de la valeur des données grâce à l'informatique

Parmi les tendances Big Data 2017, l'informatique va être de plus en plus utilisé pour collecter, analyser et visualiser des données complexes afin de dégager des revenus et de l'efficacité. Les données sont une ressource permettant d'augmenter les performances.

Les outils analytiques Cloud ont le vent en poupe

Les analyses de données sur le Cloud permettent d'adopter plus rapidement les technologies les plus rapides, et donc de favoriser la transformation de données en actions. Les coûts de maintenance et d'opération peuvent également être réduits.

La maximisation de la Business Intelligence grâce à la Data Virtualization

Grâce à la Data Virtualization, les entreprises peuvent découvrir ce qui se cache au sein des grands ensembles de données. La virtualisation graphique permet de récupérer et de manipuler les données à la volée, peu importe le format ou la localisation des données.

La convergence de l'IoT, du Cloud, du Big Data et de la cybersécurité

Les technologies de gestion de données tels que la data quality, la data preparation, les data analytics,  ou la data integration vont désormais converger. De même, à mesure que la société repose sur les appareils connectés, l'inter-connectivité et le Machine Learning deviendront encore plus importants pour protéger des menaces de cyber-sécurité.

L'optimisation des canaux numériques et de l'expérience omnichannel

Les entreprises doivent désormais tenter d'équilibrer les canaux traditionnels et les canaux numériques pour se connecter avec les clients via leurs canaux favoris. Pour profiter d'un avantage compétitif, elles doivent chercher de nouvelles façons novatrices d'améliorer l'expérience clients à travers les divers canaux.

L'amélioration de l'efficacité grâce au self-service

Les outils de préparation de données en self-service permettent de préparer les données plus rapidement, peu importe le type données, qu'elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées. Les équipes de développeurs sont de moins en moins convoquées pour gérer les données, grâce à la multiplication des outils self-service offrant le pouvoir aux utilisateurs et permettant d'augmenter l'efficacité opérationnelle.